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Enregistrement W4415500006 · doi:10.1021/envhealth.5c00278

Resistance Gene Dynamics, Biogeochemical Coupling, and Ecological Risks in Sediments of Anthropogenically Impacted Lake Wetlands in China

2025· article· en· W4415500006 sur OpenAlexaff
Chengzhi Mao, Yunfeng Wang, Xinghao Li, Qiaoyi Kong, Saleh Alfarraj, Elvis Genbo Xu, Hans‐Peter Grossart, Jie Huang, Weibo Song

Notice bibliographique

RevueEnvironment & Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensResponse Biomedical (Canada)
Organismes subventionnairesDanmarks Frie ForskningsfondKing Saud UniversitySyddansk UniversitetNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMetagenomicsWetlandBiogeochemical cycleEcosystemResistance (ecology)ResistomeEcosystem servicesMicrobial population biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Antibiotic resistance is a growing global threat to both public health and ecosystem stability. While the “One Health” framework emphasizes the need to monitor antibiotic resistance genes (ARGs) across diverse environments worldwide, the risks posed by ARGs in lakes affected by human activities, particularly in lake sediments that serve as natural reservoirs of ARGs, remain poorly understood. Metagenomics enables culture-independent analysis of microbial communities and resistance genes, providing essential insights into ARG dynamics. This study investigates microbial communities, ARGs, metal resistance genes (MRGs), and mobile genetic elements (MGEs) in sediments from Lake Donghu and Lake Weishan in China, two contrasting lake ecosystems subject to urbanization and agricultural activities for over four decades, using high-throughput metagenomic sequencing and assembly. ARGs and MRGs were more strongly influenced by deterministic environmental factors, particularly heavy metals (Cd, Pb, Cu), whereas microbial community structures were predominantly shaped by stochastic processes. Metagenomic binning yielded 293 metagenome-assembled genomes (MAGs), 125 of which were identified as potential ARG hosts, with Proteobacteria and Desulfobacterota being the most common. These hosts frequently cocarried MGEs, virulence factor genes (VFGs), and MRGs and exhibited metabolic pathways linked to carbon, nitrogen, and greenhouse gas (CO 2 and N 2 O) cycling. Dissolved organic carbon (DOC) was determined as a key factor influencing microbial metabolism and promoting resistance gene dissemination. Our findings highlight a tight coupling between ARG dissemination, microbial ecological functions, and biogeochemical processes, underscoring ecosystem-level risks associated with resistance proliferation in human-impacted wetlands of China and elsewhere.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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